名称が似た専攻でも、課程・選抜区分・指導可能教員によって出願条件は変わります。本講座では上記の対象を起点に、募集要項、研究計画、筆記・口述、教員適合を整理します。

• 受験単位を確定する
• 過去問と公開状態の扱い
• 専門筆記の基礎
• 研究計画書
• 口述試験
• 24週間の進め方
• 完成判定
• 分野別演習

章名だけで判断せず、無料公開部分と公式情報を照合して、自分の志望課程・研究テーマに合う講座かを確認してください。

研究科・課程：文理融合型の修士プログラムとして、統計・機械学習と実社会データの課題設定・説明・実装を結び付ける。（上智大学公式・応用データサイエンス学位プログラム概要）

選抜：2027年度専用入試要項が公開され、出願書類、選考日程、プログラム固有の審査方法を確認できる。（上智大学公式・2027年度入試情報）

現職教員・業績・研究課題

• 深澤佑介准教授（機械学習、自然言語処理、説明可能AI、行動データを用いたメンタルヘルス予測） 主要業績：深澤佑介、大学公式研究者データベース掲載の研究成果・Neuroscience Research関連業績、2026年。 研究課題：人が生み出すビッグデータからのメンタルヘルスの予測および解釈（2023年8月～2026年3月）

過去問の確認範囲：大学公式の形式・要約・評価情報を確認済み。1件について、問題内容、答案構成、失点要因、確認上の限界を収録しています。

確認できた問題・選抜内容

• 2026年度公開情報・2027年度募集準備｜公式問題・解答例公開案内：2026年度大学院入試の問題・解答例の公開ページを確認した。著作権の都合で一部非公開になり得るとの注記があり、個別作問者は示されていない。（上智大学公式・過去問題公開範囲）

有料章では、1名の現在と過去を分けた経歴、主要論文・著作を読む理由、研究プロジェクト、研究計画・口述への使い方、講座固有の24週間対策、全出典の確認箇所と確認水準を収録しています。教員との接続は研究内容との関連から見た推定であり、作問者の推定ではありません。確認日：2026-08-13。

コース別対策｜応用データサイエンス学位プログラム（修士課程）

大学：上智大学 研究科：応用データサイエンス学位プログラム 区分：学位プログラム 公式上の位置づけ：出願時の専攻・コース 調査基準日：2026-08-11

受験単位を確定する

応用データサイエンス学位プログラムでは、統計、機械学習、データ管理、因果推論、可視化、実装、公平性、情報倫理を単語として広く覚えるのではなく、研究質問、証拠、方法、限界を対応させる。教員選択はテーマ名の近さだけでなく、対象、理論、方法、使用資料、研究時期の五軸で比較する。教員の在職、当該年度の学生受入れ、事前相談の要否は出願直前に公式情報で再確認する。

ここでは購入前の判断材料として要点だけを掲載しています。講座本編では、各論点を募集要項の確認、研究計画、筆記・口述対策へつなげます。

• 大学・研究科の公式情報
• adm.sophia.ac.jp の公式・公的情報
• sophia.ac.jp の公式・公的情報
• adm.sophia.ac.jp の公式・公的情報
• 文部科学省の大学情報

試験日、募集人員、科目、教員の在籍・募集状況は変更されます。院試クラウドでは確認できた事実と対策上の提案を分け、変動情報は上記の公式資料で再確認できる形にします。

• 最終確認日：2026-08-11
• 対象：現行の公式組織・入試案内で募集を確認できる課程
• 中心領域：統計、機械学習、データ管理、因果推論、可視化、実装、公平性、情報倫理

本稿は、上智大学大学院応用データサイエンス学位プログラムの受験準備を、最新の公式組織情報、募集要項、研究計画、専門筆記、口述の順で整理した対策講座である。過去問の作問者・採点者は通常公表されない。したがって、問題と教員の対応は公式の研究分野・担当領域からみた学習上の推定に限り、個人が作問したという事実認定は行わない。公開されていない問題文も補作しない。